ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นทุกขณะ ผู้พัฒนาโปรแกรมทั่วโลกต่างแสวงหาวิธีที่จะทำให้โปรแกรมของพวกเขาทำงานได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ทั้งนี้ "Concurrency (คอนเคอเรนซี)" และ "Parallelism (พาราลเลลิซั่ม)" เป็นสองคำที่ถูกใช้เพื่ออธิบายแนวคิดในการทำงานของโปรแกรมที่สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพนั้นได้ บทความนี้จะพาคุณเข้าใจถึงแนวคิดเหล่านี้ รวมถึงวิธีการใช้งานและประโยชน์ที่จะได้รับ
Concurrency เป็นแนวคิดในการเขียนโปรแกรมที่ช่วยให้โปรแกรมสามารถจัดการหลายงานหรือหลายคำสั่งได้พร้อมๆ กัน ตัวอย่างง่ายๆ คือใช้ในการทำ Web server ที่สามารถรับรองการเชื่อมต่อจากผู้ใช้มากๆ ในเวลาเดียวกัน แม้ว่าโปรเซสเซอร์จะทำงานได้ทีละคำสั่ง แต่การใช้งาน Concurrency ก็ทำให้รู้สึกเหมือนระบบสามารถทำงานได้หลายอย่างพร้อมๆ กัน ผ่านการสลับไปมาระหว่างคำสั่งอย่างรวดเร็ว
ตัวอย่างโค้ดด้วย Python
import asyncio
async def task1():
print('Task 1 is running')
await asyncio.sleep(2)
print('Task 1 is done')
async def task2():
print('Task 2 is running')
await asyncio.sleep(1)
print('Task 2 is done')
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [loop.create_task(task1()), loop.create_task(task2())]
wait_tasks = asyncio.wait(tasks)
loop.run_until_complete(wait_tasks)
loop.close()
โค้ดด้านบนนี้แสดงการใช้ asyncio ในภาษา Python ในการจัดการงานแบบ Concurrency ทำให้สามารถใช้เวลารอแบบ asynchronous เพื่อให้งานอื่นสามารถทำงานต่อไปในขณะนั้นได้
ต่างจาก Concurrency ที่เป็นการจัดการหลายงาน, Parallelism คือการแบ่งงานออกเป็นส่วนย่อยๆ แล้วประมวลผลพวกนั้นพร้อมกัน เพื่อเพิ่มความเร็วในการประมวลผลรวม นี้เป็นไปได้โดยใช้หลายโปรเซสเซอร์หรือหลายเธรดในการทำงาน Parallelism ทำงานได้ดีเมื่อมีงานขนาดใหญ่ที่สามารถแบ่งออกเป็นงานย่อยๆ และทำได้ในเวลาเดียวกัน
ตัวอย่างโค้ดด้วย Python
from multiprocessing import Pool
def square(number):
return number * number
if __name__ == '__main__':
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
p = Pool()
squares = p.map(square, numbers)
p.close()
p.join()
print(squares)
โค้ดนี้ใช้โมดูล multiprocessing ของ Python เพื่อประมวลผลงานแบบขนาน ทำให้การคำนวณกำลังสองของเลขทำได้พร้อมๆ กันในหลายโปรเซสเซอร์
การใช้งาน Concurrency และ Parallelism ให้ประโยชน์หลายด้าน ซึ่งรวมถึงการประมวลผลที่เร็วขึ้น, การใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ, และประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น บริษัทหรือโปรเจ็กต์ที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพและจัดการการทำงานพร้อมๆ กันหลายอย่างล้วนต้องพึ่งพาเทคนิคเหล่านี้
การเรียนรู้ Concurrency และ Parallelism เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการทำให้โปรแกรมของตนเองสามารถรับมือกับงานที่หลากหลายและข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย EPT (Expert-Programming-Tutor) ประกาศให้นักพัฒนาที่สนใจสามารถสมัครเรียนได้ ที่นี่คุณจะได้เรียนรู้กับผู้เชี่ยวชาญ ศึกษากรณีศึกษาจากโลกจริง และสามารถปรับใช้ความรู้ไปกับโปรเจ็กต์ของคุณเองได้อย่างเต็มเปี่ยม
Concurrency และ Parallelism คือสองแนวคิดหลักระบบที่พัฒนาโปรแกรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและการจัดการทรัพยากรได้อย่างคุ้มค่าที่สุด ถ้าคุณเป็นนักพัฒนาที่มองหาการเพิ่มพูนความรู้และทักษะในการเขียนโปรแกรม การเรียนรู้และประยุกต์ใช้ Concurrency และ Parallelism ในงานของคุณเป็นสิ่งจำเป็น และที่ EPT เราพร้อมให้ความรู้และการสนับสนุนคุณในทุกขั้นตอนของการเรียนรู้ ลงทะเบียนเริ่มต้นทางของคุณในการเป็นนักพัฒนาชั้นนำได้เลยวันนี้!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM